Виділення ознак для кореляції
У цій вправі ви працюватимете з версією набору даних salaries, що містить новий стовпець "date_of_response".
Набір даних зчитано як датафрейм pandas, при цьому "date_of_response" має тип даних datetime.
Ваше завдання — виділити атрибути дати й часу з цього стовпця, а потім створити теплову мапу для візуалізації коефіцієнтів кореляції між змінними.
Seaborn імпортовано як sns, pandas — як pd, а matplotlib.pyplot — як plt.
Ця вправа є частиною курсу
Exploratory Data Analysis у Python
Інструкції до вправи
- Видобудьте місяць із
"date_of_response"і збережіть його у стовпці"month". - Створіть стовпець
"weekday", що містить день тижня, коли учасники заповнили опитування. - Побудуйте теплову мапу, додавши значення коефіцієнтів кореляції Пірсона.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Get the month of the response
salaries["month"] = ____["____"].____.____
# Extract the weekday of the response
salaries["weekday"] = ____
# Create a heatmap
sns.____(____.____(numeric_only=True), annot=____)
plt.show()